国外进行人工智能教育的研修，或者邀请国外专家来本国进行教学 指导和讲座。 再次，国际合作研究将成为推动人工智能教育发展的重要力 量。通过跨国合作研究项目，可以集中全球智慧，解决人工智能教 育中的关键问题。例如，可以联合开发适用于不同文化背景的人工 智能教学工具，或者共同研究如何在不同教育体系中有效实施人工 智能教育。 此外，国际标准的制定和认证也将成为国际合作的重要内容。 通过制定统一的 者和教师，共同探讨人工智能教育的最新发展和未来趋势。这些会 议不仅可以促进知识的传播，还可以为国际合作提供更多的机会和 平台。  建立跨国教育平台，共享优质资源  加强教师和学生的国际交流项目  推动国际合作研究，解决关键问题  制定和认证国际标准，确保教育质量  定期举办国际会议和论坛，促进知识传播 通过上述措施，中小学人工智能教育的国际合作与交流将更加 深入和广泛，为全球教育信息化 2.0 的发展注入新的活力。

学校教育应用场景的高效稳定运行。 8.2 实施风险 在实施 deepseek 学校教育应用过程中，可能会面临多种实施 风险，这些风险可能影响项目的进度、质量和最终效果。首先，技 术实施风险是一个关键问题，包括系统集成、数据迁移和平台稳定 性等。为确保技术实施的顺利进行，建议采取以下措施：  在项目初期进行详细的技术评估，明确系统集成需求和数据迁 移方案。  建立专门的技术支持团队，实时监控系统运行状态，及时发现 建立多维度的用户反馈收集体系，包括学生、教师、管 理员和家长的不同视角。每季度进行一次综合反馈分 析，形成改进报告并实施相应的优化措施。 o 通过数据分析工具（如 NLP 情感分析）深入挖掘用户反 馈的关键问题，确保改进措施的针对性和有效性。 3. 数据驱动决策 o 构建一个全面的数据仓库，整合教学、管理、学习行为 等多维度数据，为决策提供科学依据。 o 开发智能分析工具，支持教育管理者基于数据进行精准

智能信息处理及报告生成 02 管-DeepSeek提效学校管理 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第51页 智能信息处理及报告生成 分析师生提交的文本 反馈、问卷开放题等， 提取关键问题与趋势， 辅助对校园舆情文本 进行智能监测与初步 分析 文本信息辅助分析 辅助处理和分析安全 报告、隐患反馈等文 本信息，为安全风险 评估提供文本分析层 面的支持 校园安全信息辅助分析

为了改进这一现状，学校引入 DeepSeek 进行教学评价方案设 计，旨在通过先进的自然语言处理和机器学习技术，提升评价效率 和分析深度。DeepSeek 能够自动分析大量文本数据，识别出教学 中的关键问题，并提供详细的改进建议。此外，DeepSeek 还能够 实时监控教学过程中的反馈数据，确保评价结果能够及时传达给相 关教师和管理层。通过这一方式，学校不仅能够获得更为客观和全 面的教学评价结

架构系统因部署方便、瘦客户端等优势逐 渐流行。该阶段可以实现信息协同。 第四阶段：战略支撑阶段 当前，高校间的竞争与整合正在加剧、组织变革速度加快，然而优质师生资源激烈争夺，提升 教学与科研能力，打造学科专业的影响力等几个关键问题摆在各大高校面前，制约着其核心战略的 发展。 新一代的高校信息化管理的建设与规划，正在从如何有效支撑高校核心业务发展战略角度出发， 自顶向下做全方位整体设计。这一发展趋势已经成为国内外一流高校探讨的最为前卫的话题。

研究者、管理者、教师、社会公众等都开始关注智慧校园大数 据，相关政策文件、研究机构、学术活动、市场产品等开始纷 纷出现。然而，我国的智慧校园大数据研究与实践领域整体还 处于起步探索阶段，是在“摸着石头过河”，涉及一系列关键问题 亟待解决（如教育数据的自然采集、教育数据的安全管理与隐 私保护、教育数据的无缝流转与开放共享、教育数据的深度挖 掘以及学习分析等）。其中，教育数据的全面、自然、动态、 持续采集是构建智慧校园大数据的基础性和先导性工作，这就

大数据奠定数据驱动治理基础。教育大数据涵盖学生学习行为、教师教学活动、校园管理运营等多维度信息， 为教育决策提供了全面、实时的数据支撑。通过对海量教育数据的采集、存储、清洗与分析，高校能够精准识 别教育教学中的关键问题，科学制定发展规划，优化资源配置，提升治理效能。大数据技术使教育治理从经验 驱动转向证据驱动，为后续大模型的深度应用奠定坚实基础。 大模型深化数据驱动治理效能。基于大数据训练的大模型通过深度学习、跨界融合与群智协同，显著提升教育

研究者、管理者、教师、社会公众等都开始关注智慧校园大数 据，相关政策文件、研究机构、学术活动、市场产品等开始纷 纷出现。然而，我国的智慧校园大数据研究与实践领域整体还 处于起步探索阶段，是在“摸着石头过河”，涉及一系列关键问题 亟待解决（如教育数据的自然采集、教育数据的安全管理与隐 私保护、教育数据的无缝流转与开放共享、教育数据的深度挖 掘以及学习分析等）。其中，教育数据的全面、自然、动态、 持续采集是构建智慧校园大数据的基础性和先导性工作，这就